ChatGPT에 대해 꼭 알아야 할 모든 것

ChatGPT는 2022년 대중에게 공개되면서 엄청난 반향을 일으켰습니다. 이후로 뉴스 헤드라인을 장식하고, 법률과 노동 환경까지 변화시키고 있습니다.

OpenAI의 GPT 챗봇은 항상 최고의 AI 챗봇 순위 상위권에 있습니다. 하지만 실제로 이것이 무엇일까요?

ChatGPT란?

ChatGPT는 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 인공지능 챗봇이며, OpenAI에서 개발했습니다.

기계 학습과 자연어 처리(NLP)를 활용해 입력을 이해하고, 사람과의 대화처럼 적절한 답변을 제공합니다.

ChatGPT는 어떻게 작동하나요?

ChatGPT의 GPT는 'Generative Pre-trained Transformer'의 약자입니다. 이 세 가지 요소가 ChatGPT의 작동 방식을 이해하는 핵심입니다.

생성(Generative)

ChatGPT는 생성형 AI 모델로, 텍스트, 코드, 이미지, 음성까지 생성할 수 있습니다. DALL-E 같은 이미지 생성 도구나 오디오 생성기도 생성형 AI의 예입니다.

사전 학습(Pre-Trained)

ChatGPT가 인터넷의 모든 것을 아는 것처럼 보이는 이유는 바로 '사전 학습' 덕분입니다. GPT 모델은 '비지도 학습'이라는 방식으로 방대한 데이터를 학습했습니다.

ChatGPT 이전의 AI 모델은 지도 학습 방식으로 개발되어, 명확하게 라벨링된 입력과 출력을 인간이 직접 매핑해가며 학습시켜야 했습니다. 이 과정은 데이터셋을 사람이 직접 만들어야 해서 매우 느렸습니다.

초기 GPT 모델이 대규모 데이터셋을 학습하면서, 다양한 소스에서 언어 패턴과 맥락을 흡수할 수 있었습니다.

이 덕분에 ChatGPT는 이미 방대한 데이터로 학습된 범용 지식 챗봇이 되어, 대중에게 공개될 수 있었습니다.

GPT 엔진을 특정 업무(예: 조직 맞춤 보고서 작성)에 특화시키고 싶다면, LLM을 맞춤화하는 다양한 기법을 사용할 수 있습니다.

트랜스포머(Transformer)

트랜스포머는 2017년 Vaswani 등 연구진의 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개된 신경망 아키텍처입니다. 트랜스포머 이전에는 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM) 네트워크가 텍스트 시퀀스 처리에 주로 사용되었습니다.

RNN과 LSTM 네트워크는 사람처럼 텍스트를 순차적으로 읽지만, 트랜스포머 아키텍처는 문장 내 모든 단어를 동시에 처리하고 평가할 수 있습니다. 덕분에 문장 중간이나 끝에 있는 단어도 더 중요하게 인식할 수 있습니다. 이를 '자기-어텐션 메커니즘'이라고 합니다.

예를 들어, “The mouse couldn’t fit in the cage because it was too big.”라는 문장이 있습니다.

트랜스포머는 ‘mouse’라는 단어를 ‘cage’보다 더 중요하게 평가해, 문장 속 ‘it’이 mouse를 가리킨다는 것을 올바르게 파악할 수 있습니다.

반면, RNN 같은 모델은 ‘it’을 가장 최근에 처리한 명사인 ‘cage’로 해석할 수 있습니다.

이처럼 ‘트랜스포머’ 구조 덕분에 ChatGPT는 맥락을 더 잘 이해하고, 이전 모델보다 더 똑똑한 답변을 할 수 있습니다.

ChatGPT 모델의 역사

OpenAI는 GPT-2와 GPT-3 같은 LLM을 개발했지만, 실제로 ChatGPT에 적용된 것은 GPT-3.5부터였습니다.

GPT-3.5

2022년 11월에 공개된 GPT-3.5는 세계 최초로 ChatGPT를 선보인 모델입니다.

GPT-3.5 Turbo

2023년 Turbo 모델은 ChatGPT의 응답 정확도를 높였지만, 3.5와 유사한 구조를 사용했습니다.

GPT-4

2023년 3월에는 더 발전된 모델이 출시되었습니다. GPT-3에 비해 GPT-4는 더 강력하고 최적화된 성능을 제공했으며, 유료 사용자에게는 ChatGPT Plus가 도입되었습니다.

GPT-4 Turbo

2023년 11월에는 기존보다 훨씬 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가진 GPT-4 버전이 공개되었습니다.

GPT-4o

GPT-4o는 2024년 5월에 출시된 OpenAI 최초의 진정한 멀티모달 LLM입니다. ‘o’는 ‘omni’를 의미하며, 텍스트, 이미지, 음성까지 분석하고 생성할 수 있는 모델임을 나타냅니다.

특히 4o 모델은 GPT-4 Turbo보다 두 배 빠르고 비용은 절반으로 낮췄으며, 모든 ChatGPT 사용자에게(사용량 제한 내에서) 제공되었습니다.

GPT-4o Mini

GPT-4o Mini는 같은 해 7월에 출시되었습니다. API 비용이 기존 4o 모델보다 더 저렴했고, ChatGPT의 표준 모델로서 GPT-3.5 Turbo를 대체했습니다.

OpenAI o1-preview

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OpenAI의 최신 릴리스는 새로운 o1 시리즈로, 2024년 9월 12일에 기대 속에 공개되었습니다.

프리뷰 모델은 ChatGPT에서 바로 사용할 수 있었지만, 사용량 제한이 있었습니다.

o1 모델은 최초로 '추론'이 가능하다고 주장하는 LLM입니다. o1 모델에 프롬프트를 입력하면 즉시 답변하지 않고, 기다림이 길어집니다.

대신 각 단계를 논리적으로 따져가며, 모든 정보를 신중히 고려한 뒤 다음 행동을 결정합니다. 필요한 모든 단계를 거치기 전에는 답변을 제공하지 않습니다.

OpenAI o1-mini

o1-mini는 o1-preview보다 더 작고, 비용도 80% 저렴합니다. 코딩이나 수학처럼 고급 추론이 필요한 일상 업무에 적합하게 설계되었습니다.

GPT-5

최신 o1 출시가 오랫동안 기다려온 GPT-5 모델의 대체 모델인지, 아니면 전 단계 모델인지 사용자들은 아직 확신하지 못하고 있습니다. 다음 OpenAI 출시 때까지는 확실한 답을 알 수 없을 것입니다.

ChatGPT의 주요 기능

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 기계와 인간 간의 자연스러운 언어 상호작용에 초점을 맞춘 AI 분야입니다.

NLP의 목표는 기계가 인간의 언어를 의미 있고 유용하게 해석하고 응답할 수 있도록 하는 것입니다. NLP에는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)이 포함됩니다.

NLP 덕분에 ChatGPT는 인간과 유사한 답변을 처리, 이해, 생성할 수 있습니다. 여기에는 패턴 인식, 감정 분석, 번역, 맥락 이해 등이 포함됩니다.

다국어 지원

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대부분의 LLM은 비지도 학습 특성상 다국어를 지원하지만, ChatGPT만큼 폭넓은 언어 지원을 제공하는 경우는 드뭅니다.

ChatGPT는 대부분의 언어로 입력을 처리하고 답변할 수 있으며, 프로그래밍 언어도 지원합니다.

현재 ChatGPT는 80개 이상의 언어를 지원하고 있으며, 이는 경쟁 제품보다 훨씬 앞선 수치입니다. ChatGPT가 지원하는 전체 언어 목록에는 키르기스어, 민난어, 오리야어, 신디어, 아일랜드어, 바시키르어, 차티스가르어 등이 포함되어 있습니다.

멀티모달

4o 모델 이후로 ChatGPT는 확실한 멀티모달 기능을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, 여러 물건이 쌓인 사진을 업로드하고 그 안에서 열쇠를 찾아달라고 요청할 수 있고, 동화책을 읽어달라고 할 수도 있습니다.

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이러한 멀티모달 기능은 다양한 데이터 유형을 처리하는 특화 모델의 통합에서 비롯됩니다. 핵심 언어 모델(트랜스포머 아키텍처)에 이미지 입력을 처리할 수 있는 비전 모델이 추가됩니다.

비전 모델은 합성곱 신경망(CNN) 등과 같은 구조를 사용해 이미지에서 특징을 추출하고, 시각 데이터를 트랜스포머가 이해할 수 있는 수치 표현(임베딩)으로 변환합니다.

맥락 이해

ChatGPT와 대화할 때, 세션 내(그리고 그 이상)에서 이전 정보를 추적하고 참고할 수 있습니다. 이는 트랜스포머 아키텍처의 자기-어텐션 메커니즘 등 여러 기능 덕분입니다.

이 챗봇은 맥락을 이해할 수 있어 이전 질문과 선호도를 기억하며, 더욱 역동적이고 인간적인 대화를 이끌어냅니다.

연쇄적 사고 추론

새로운 OpenAI o1 모델은 연쇄적 사고 추론을 사용합니다. 이는 요청을 더 길고 꼼꼼하게 분석하는 방식입니다.

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o1 모델에 프롬프트를 입력하면 즉시 답변하지 않습니다. 그래서 응답 시간이 오래 걸립니다.

대신 각 단계를 논리적으로 따져가며, 모든 정보를 신중히 고려한 뒤 다음 행동을 결정합니다. 필요한 모든 단계를 거치기 전에는 답변을 제공하지 않습니다.

ChatGPT 활용법 7가지

1) 아이디어 생성

멋진 슬로건이 필요하신가요? 영업 퍼널에서 AI 활용 아이디어도 좋겠죠? ChatGPT는 조직이나 개인의 모든 과제에 대해 브레인스토밍을 도와줍니다.

마케팅 전략부터 AI 리드 생성 전략까지, AI 챗봇은 시작하기에 좋은 도구입니다. ChatGPT가 완벽한 답을 주지 못하더라도, 최소한 스스로 해낼 수 있도록 도와줍니다.

2) 코딩

ChatGPT는 코드 생성 지원, 프로그래밍 개념 설명, 디버깅 등에 도움을 줄 수 있습니다.

여러 언어와 프레임워크를 지원하여 함수 작성, 알고리즘 문제 해결, 오류 수정이 가능합니다. 숙련된 개발자와 초보자 모두 코딩 시 유용하게 활용할 수 있습니다.

3) 고객 서비스

GPT의 대표적인 조직 내 활용 사례 중 하나가 고객 서비스입니다. 하지만 이 용도에는 약간의 조정이 필요합니다.

GPT로 맞춤형 AI 챗봇이나 AI 에이전트를 만드는 것은 AI 챗봇 플랫폼을 통해 비교적 쉽게 할 수 있습니다.

Botpress 사용자는 GPT 챗봇을 통해 운영 비용을 크게 줄이고 고객 지원을 개선할 수 있었습니다. 한 원격의료 서비스는 지원 티켓의 65%를 줄였으며, 환각(hallucination) 현상 없이 서비스를 제공했습니다.

4) 튜터링

ChatGPT는 개인 튜터 역할을 하여 수학, 과학, 역사, 언어 등 복잡한 주제를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

개념을 쉽게 풀어 설명하고, 예시를 제공하며, 대화식으로 질문에 답변할 수 있습니다.

단, ChatGPT에서 정확한 정보를 얻으려면 모델의 정보 기준일 이전에 온라인에 널리 공개된 정보에 한정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 한 나라의 선거 제도에 대해 묻는 것은 괜찮지만, 최신 정치 뉴스는 적합하지 않습니다.

5) 콘텐츠 제작

ChatGPT의 가장 인기 있는 활용법 중 하나는 콘텐츠 생성입니다. 블로그 글, 페이스북 상태, 인사 이메일, 친구 생일을 위한 운문 등 다양한 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

ChatGPT에게 전체 콘텐츠를 생성하도록 요청하거나, 아이디어를 얻거나, 일부 내용을 입력해 공동 작성할 수도 있습니다. 좋은 소식: ChatGPT로 생성한 콘텐츠는 저작권법에 구애받지 않습니다.

짜증나는 동료에게 예의 바른 이메일을 보내야 할 때, 초안을 ChatGPT에 입력해 긍정적인 어조로 다듬어 달라고 요청해보세요.

6) 개인 생산성

ChatGPT의 가장 간과되는 활용법 중 하나는 일상적인 생산성 작업입니다.

할 일 목록의 우선순위 정하기, 집중 전략 제안, 식단에 맞는 식단표 추천 등 다양한 요청이 가능합니다. 이메일 초안 작성, 최적화된 일정 제안, 상담사처럼 대처 방법 제안도 할 수 있습니다.

7) 리드 생성

ChatGPT와 GPT 엔진의 또 다른 대표적인 외부 활용 사례는 AI 리드 생성입니다. 점점 더 많은 기업들이 AI 챗봇을 구축해 웹사이트 방문자나 잠재 고객과 소통하고 있습니다.

이런 AI 챗봇은 주로 웹사이트나 WhatsApp, Facebook Messenger 같은 채널에 배포됩니다. 때로는 아웃바운드로, 때로는 리드 마그넷 역할을 하며, 예를 들어 잠재 고객에게 무료 정보를 제공하는 챗봇이 있습니다.

데이터 프라이버시

LLM에 익숙하지 않은 초기 ChatGPT 사용자들은 OpenAI가 데이터를 얼마나 저장하고, 어떻게 사용하는지 잘 몰랐습니다.

가장 자주 묻는 ChatGPT 데이터 프라이버시 질문 몇 가지를 소개합니다:

ChatGPT가 사용자의 데이터를 저장하나요?

네, ChatGPT와 OpenAI는 다음과 같은 정보를 수집할 수 있습니다:

• ChatGPT에 입력한 모든 텍스트(예: 프롬프트, 질문)
• 위치 정보
• 상업적 정보(예: 거래 내역)
• 연락처 정보
• 기기 및 브라우저 쿠키
• 로그 데이터(예: IP 주소)
• 계정 정보(예: 이름, 이메일, 연락처 등)

ChatGPT가 데이터를 판매하나요?

아니요, ChatGPT는 데이터를 판매하지 않습니다. 사용자의 동의 없이 제3자와 데이터를 공유하지 않으며, 수집된 데이터는 챗봇 성능 개선과 더 나은 사용자 경험 제공에만 사용됩니다.

ChatGPT 데이터는 어떻게 삭제하나요?

계정을 삭제하면 ChatGPT에 저장된 데이터를 삭제할 수 있습니다. OpenAI는 30일 이내에 모든 데이터를 삭제합니다.

단, 새 계정을 만들려면 새로운 이메일 주소가 필요합니다. 계정을 삭제한 뒤 같은 이메일로 다시 가입할 수 없습니다.

계정 없이도 ChatGPT를 사용할 수 있지만, 한 번에 한 대화만 지원됩니다.

나만의 ChatGPT 챗봇 만들기

ChatGPT는 범용 챗봇이지만, OpenAI의 강력한 GPT 엔진을 활용해 맞춤형 AI 챗봇을 직접 만들 수 있습니다.

최신 LLM의 강력함을 나만의 맞춤 챗봇으로 활용해보세요.

Botpress는 유연하고 무한히 확장 가능한 AI 챗봇 플랫폼입니다. 사용자는 어떤 용도의 AI 에이전트나 챗봇도 만들 수 있습니다.

챗봇을 원하는 플랫폼이나 채널에 통합하거나, 사전 구축된 통합 라이브러리에서 선택할 수 있습니다. Botpress YouTube 채널의 튜토리얼이나 Botpress Academy의 무료 강좌로 시작해보세요.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. “컨텍스트 윈도우”란 무엇이며 왜 중요한가요?

컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 '기억'할 수 있는 텍스트의 양, 즉 단기 기억과 같습니다. 윈도우가 클수록 더 긴 대화나 문서를 놓치지 않고 처리할 수 있습니다.

2. 내 회사 데이터를 사용해 GPT 모델을 학습시키면서 OpenAI에 노출시키지 않을 수 있나요?

네, 자체 인프라나 데이터를 OpenAI로 전송하지 않는 서드파티 플랫폼을 이용해 GPT 모델을 파인튜닝하거나 보완할 수 있습니다. 각 제공업체의 데이터 프라이버시 정책을 꼭 확인하세요.

3. GPT와 같은 대형 언어 모델을 사적으로 호스팅하고 실행하려면 어떤 하드웨어나 클라우드 서비스가 필요하나요?

GPT와 같은 대형 모델을 실행하려면 일반적으로 고성능 GPU(NVIDIA A100 등)와 많은 RAM이 필요하며, AWS, Azure, GCP 같은 클라우드 서비스의 LLM 호스팅 옵션을 사용할 수도 있습니다.

4. ChatGPT가 여러 세션에 걸쳐 이전 대화를 기억할 수 있나요?

기본적으로 ChatGPT는 세션 간 대화를 기억하지 않습니다. 다만, 메모리 기능이나 외부 통합 도구를 사용해 대화 기록을 저장할 수 있습니다.

5. ChatGPT를 기존 웹사이트나 앱에 어떻게 통합할 수 있나요?

OpenAI API나 Botpress 같은 챗봇 플랫폼을 이용해 ChatGPT를 사이트나 앱에 연결할 수 있으며, 사용자와의 상호작용 방식을 자유롭게 제어할 수 있습니다.